กรณีการใช้ NLP ยอดนิยม

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นเทคโนโลยีสำคัญที่หลายบริษัทใช้ในปัจจุบัน ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์และประมวลผลเป็นข้อมูล แต่มันใช้ทำอะไรกันแน่? ในบทความนี้ เราจะดูตัวอย่างกรณีการใช้งาน Natural Language Processing และวิธีการใช้ NLP ในอุตสาหกรรมต่างๆ

ตัวอย่างกรณีการใช้ NLP

ด้วยความช่วยเหลือของ เทคโนโลยี NLPปัจจุบันคอมพิวเตอร์สามารถจัดการกับภาษาธรรมชาติของมนุษย์ได้โดยอัตโนมัติ เช่น เสียงพูดหรือข้อความ และแม้ว่าสิ่งนี้จะค่อนข้างน่าสนใจในตัวเอง แต่คุณค่าที่แท้จริงของเทคโนโลยีนี้อยู่ที่กรณีการใช้งานของมัน

มาดูการใช้งานจริงของเทคโนโลยี Natural Language Processing:

การตรวจจับสแปม

เทคโนโลยีการตรวจจับสแปมที่ดีที่สุดใช้ความสามารถของ NLP เพื่อสแกนอีเมลและระบุเมลขยะด้วยภาษาที่มักบ่งชี้ว่าเป็นสแปมหรือฟิชชิง

การจัดประเภทอีเมล

หากคุณใช้ Gmail คุณจะสังเกตเห็นว่าอีเมลขาเข้าของเราได้รับการจัดประเภทในกล่องจดหมายหลัก โปรโมชัน และกล่องจดหมายขยะโดยอัตโนมัติ

สิ่งนี้ทำได้ด้วย NLP AI ได้รับการฝึกฝนให้ระบุและจัดประเภทอีเมลในหมวดหมู่เหล่านี้ด้วยความเข้าใจในเนื้อหาของอีเมล ดังที่เราได้เห็นก่อนหน้านี้ สแปมเมลมักจะมีข้อความที่ไม่ชัดเจนและลิงก์ขาออกที่ไม่เกี่ยวข้อง ในทำนองเดียวกัน อีเมลส่งเสริมการขายจะใช้ภาษาเฉพาะและมักจะมีเนื้อหาส่งเสริมการขาย เช่น คูปองหรือข้อเสนอลดราคา

เครื่องมือแก้ไขไวยากรณ์

เครื่องมือแก้ไขไวยากรณ์เช่น Grammarlyใช้เทคนิค NLP เพื่อสแกนข้อความ ตรวจสอบข้อผิดพลาดทางภาษา และให้คำแนะนำว่าควรแก้ไขข้อใด

จากข้อมูลของ Grammarly ซอฟต์แวร์ดังกล่าวได้รับข้อมูลเกี่ยวกับกฎไวยากรณ์และการสะกดคำโดยทีมนักภาษาศาสตร์และวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้ออกแบบอัลกอริทึมที่เรียนรู้กฎและรูปแบบของการเขียนที่ดี โดยการวิเคราะห์ประโยคนับล้านจากข้อความวิจัย นอกจากนี้ยังเรียนรู้ด้วยข้อมูลอีกด้วย เพราะทุกครั้งที่ผู้ใช้ยอมรับหรือเพิกเฉยต่อคำแนะนำที่ Grammarly มอบให้ AI จะฉลาดขึ้น ด้วยความรู้ดังกล่าว เครื่องมือจึงรู้วิธีแยกความแตกต่างระหว่างการใช้งานที่ถูกต้องและไม่ถูกต้อง และแจ้งการแก้ไขหรือแก้ไขที่แนะนำ

การสรุปข้อความ

การสรุปข้อความเป็นกระบวนการของการทำให้ข้อความสั้นลงและสร้างบทสรุปที่กระชับในขณะที่ยังคงรักษาแนวคิดหลักและข้อความที่ถ่ายทอดโดยเอกสารเริ่มต้น

เป็นอีกครั้งที่เทคนิค NLP ทำงานที่นี่เพื่อ "แยกย่อย" ข้อความดิจิทัลจำนวนมาก ทำความเข้าใจเนื้อหา ดึงแนวคิดที่สำคัญที่สุดออกมาโดยไม่สนใจข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และสร้างข้อความสั้นๆ ที่ยังคงมีประเด็นสำคัญทั้งหมด

มีสองวิธีหลักในการสรุปข้อความ:

• วิธีการสกัด
  ในวิธีนี้ อัลกอริทึมจะใช้ประโยคและวลีที่มีความหมายจากข้อความต้นฉบับและรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างบทสรุป ในการดำเนินการดังกล่าว อัลกอริทึมจะใช้ความถี่ของคำ ความเกี่ยวข้องของวลี ตลอดจนพารามิเตอร์อื่นๆ
• วิธีการเชิงนามธรรม
  ในวิธีการขั้นสูงนี้ อัลกอริทึมต้องเข้าใจความหมายทั่วไปของประโยคและตีความบริบทเพื่อสร้างประโยคใหม่ตามความหมายโดยรวม ผลลัพธ์จึงเป็นข้อความใหม่ ซึ่งแตกต่างจากเนื้อหาต้นทางอย่างสิ้นเชิง

การแปลอัตโนมัติ

หนึ่งในกรณีการใช้งานอันดับต้นๆ ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติคือการแปล นับตั้งแต่ก่อตั้งขึ้นในทศวรรษที่ 1950 การแปลอัตโนมัติก็ก้าวหน้าไปไกล

การแปลที่มีประสิทธิภาพเป็นมากกว่าแค่การแทนที่คำ จำเป็นต้องจับความหมายและน้ำเสียงของภาษาที่ป้อนได้อย่างถูกต้อง เพื่อให้สามารถแปลเป็นภาษาอื่นที่มีความหมายเหมือนกันและให้ผลลัพธ์ที่ต้องการได้

บริการแปลภาษาอัตโนมัติ เช่น Google Translate or DeepL ใช้ประโยชน์จากพลังของ NLP เพื่อทำความเข้าใจและสร้างการแปลที่ถูกต้องของภาษาทั่วโลกในรูปแบบข้อความ หรือแม้แต่รูปแบบเสียง ที่ Inbenta เราใช้พลังของ NLP ที่ใช้กับการแปลอัตโนมัติในแชทบอทหลายภาษาของเรา เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้ของเราได้รับคำตอบที่ต้องการในภาษาที่พวกเขาต้องการ

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความรู้สึกพยายามประเมินอารมณ์โดยรวมของข้อความหรือเอกสาร โดยการวิเคราะห์ภาษาที่ใช้ในเนื้อหาเหล่านี้ สามารถใช้สำหรับโพสต์บนสื่อสังคมออนไลน์ การตอบกลับ บทวิจารณ์ และอื่นๆ เพื่อระบุความรู้สึก ความเห็น หรือความเชื่อของคำแถลง ดังนั้นจึงให้ข้อมูลมากมายเกี่ยวกับทางเลือกของลูกค้าและแรงผลักดันการตัดสินใจของพวกเขา

ตัวแทนเสมือนและแชทบอท

ด้วยเทคโนโลยี NLP แชทบอทจึงกลายเป็นเหมือนมนุษย์มากขึ้น โซลูชัน AI แบบสนทนา กดไลก์ แชทบอทอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อ เข้าใจความหมายเบื้องหลังข้อความค้นหาของผู้ใช้ และตอบพวกเขาในทางที่ถูกต้อง

แชทบอทมีแอปพลิเคชันมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ เนื่องจากช่วยอำนวยความสะดวกในการสนทนากับลูกค้าและทำงานตามกฎต่างๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การตอบคำถามที่พบบ่อยหรือ จองตั๋วเครื่องบิน. ประหยัดค่าใช้จ่ายและพร้อมให้บริการตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันตลอดทั้งปี ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาคำตอบสำหรับคำถามของตนเองได้ด้วยตนเอง ซึ่งเป็นการยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้

ตัวอย่างกรณีการใช้งานเฉพาะอุตสาหกรรม NLP

การประมวลผลภาษาธรรมชาติมีประสิทธิภาพอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ซึ่งขณะนี้ส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานอันดับต้นๆ ของ NLP ในภาคส่วนต่างๆ

กรณีการใช้งาน NLP ของธุรกิจค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ

ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ เพื่อทำการตัดสินใจอย่างรอบรู้มากขึ้นในกระบวนการต่างๆ ตั้งแต่การออกแบบผลิตภัณฑ์และการจัดการสินค้าคงคลังไปจนถึงโครงการริเริ่มด้านการขายและการตลาด

ปัญญาการตลาด
นักการตลาดสามารถดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น บทวิจารณ์ ความคิดเห็น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย ฯลฯ และรวมเข้ากับความสามารถของ NLP เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้บริโภค ตรวจจับแนวโน้มของตลาด และปรับกลยุทธ์ทางการตลาดให้เหมาะสม

การค้นหาความหมาย
เครื่องมือค้นหาความหมายที่ขับเคลื่อนด้วย NLP ช่วยให้ร้านค้าปลีกออนไลน์และเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซเข้าใจจุดประสงค์ของผู้ซื้อ แม้ว่าพวกเขาจะใช้การค้นหาแบบหางยาว เช่น “ผู้หญิงชุดดำไซส์ 10” เพื่อแนะนำการตอบสนองที่เหมาะสมและเพิ่มการมองเห็นผลิตภัณฑ์ ใช้ประโยชน์จากการค้นหาความหมาย ช่วยให้ไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถเพิ่มอัตราการแปลงและลดอัตราการละทิ้งรถเข็นได้

แชทบอทอีคอมเมิร์ซ
Chatbots ในอีคอมเมิร์ซ ใช้ NLP เพื่อทำความเข้าใจข้อสงสัยของผู้ซื้อและตอบคำถามด้วยวิธีที่ถูกต้องที่สุด พวกเขายังสามารถเสนอความสามารถในการทำธุรกรรม ทำให้ผู้ใช้สามารถค้นหาผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาต้องการ แนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง ส่งเสริมข้อเสนอ และแม้กระทั่งปิดการขายโดยไม่ต้องออกจากแชทบอท

กรณีการใช้งาน NLP การธนาคารและการเงิน

ธนาคารและสถาบันทางการเงินสามารถใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดและใช้ข้อมูลเชิงลึกนั้นเพื่อลดความเสี่ยงและตัดสินใจได้ดีขึ้น NLP ยังสามารถช่วยสถาบันเหล่านี้ระบุกิจกรรมที่ผิดกฎหมาย เช่น การฟอกเงินและพฤติกรรมฉ้อโกงอื่นๆ

การให้คะแนนเครดิต
ธนาคารและสถาบันการเงินใช้การให้คะแนนเครดิตเพื่อกำหนดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการให้กู้ยืมเงินแก่บุคคลหรือธุรกิจ NLP สามารถช่วยในการให้คะแนนเครดิตโดยการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น เอกสารการกู้ยืม รายได้ การลงทุน ค่าใช้จ่าย ฯลฯ และป้อนไปยังซอฟต์แวร์การให้คะแนนเครดิตเพื่อกำหนดคะแนนเครดิต

การตรวจจับการฉ้อโกง
เมื่อรวมกับปัญญาประดิษฐ์ NLP สามารถช่วยตรวจจับการฉ้อโกงจากเอกสารทางการเงินที่ไม่มีโครงสร้าง

กรณีการใช้ประกัน NLP

บริษัท ประกันภัย สามารถใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์การสื่อสารของลูกค้าเพื่อระบุตัวบ่งชี้การฉ้อโกงและตั้งค่าสถานะการอ้างสิทธิ์เหล่านี้สำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก

กรณีการใช้ NLP ด้านการดูแลสุขภาพ

NLP สามารถวิเคราะห์การสื่อสารของผู้ป่วยจากอีเมล แอปพลิเคชันแชท สายด่วนและความช่วยเหลือของผู้ป่วย ผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์ จัดลำดับความสำคัญของผู้ป่วยตามความต้องการ ปรับปรุงการวินิจฉัยและการรักษาผู้ป่วย และผลักดันผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

คำสั่ง
แพทย์ใช้เครื่องบันทึกเสียงเพื่อบันทึกขั้นตอนและผลลัพธ์ทางคลินิก สามารถใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์บันทึกเสียงและถอดเสียงเป็นข้อความเพื่อป้อนเข้าบันทึกของผู้ป่วย

แชทบอทด้านการดูแลสุขภาพ
แชทบอทดูแลสุขภาพ ใช้ความสามารถของ NLP เพื่อทำความเข้าใจข้อสงสัยของผู้ป่วย และสามารถช่วยพวกเขาในการจัดตารางนัดหมาย ค้นหาบริการด้านสุขภาพ ประเมินอาการ ตั้งค่าการแจ้งเตือนการฉีดวัคซีน และแม้กระทั่งให้ความช่วยเหลือด้านสุขภาพจิตหรือข้อมูลเกี่ยวกับโควิดหรือข้อกังวลด้านสาธารณสุขอื่นๆ

กรณีการใช้งาน HR NLP

NLP ยังใช้กันอย่างแพร่หลายโดย ฝ่ายทรัพยากรบุคคล เพื่อให้งานต่าง ๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ

ประเมินต่อ
สามารถใช้ NLP เพื่อคัดกรองเรซูเม่ของผู้สมัครโดยแยกคีย์เวิร์ดที่เกี่ยวข้อง (การศึกษา ทักษะ บทบาทหน้าที่) และเพื่อจัดประเภทผู้สมัครโดยพิจารณาจากโปรไฟล์ที่ตรงกับตำแหน่งที่กำหนด นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อสรุปเรซูเม่ของผู้สมัครที่ตรงกับบทบาทเฉพาะ เพื่อช่วยให้ผู้สรรหาอ่านเรซูเม่ได้เร็วขึ้น

แชทบอทรับสมัครงาน
Chatbots สำหรับวัตถุประสงค์ในการรับสมัคร ใช้เพื่อทำให้การสื่อสารระหว่างผู้สรรหาและผู้สมัครเป็นไปโดยอัตโนมัติ พวกเขามักจะใช้ความสามารถของ NLP เพื่อนัดสัมภาษณ์ ตอบคำถามของผู้สมัครเกี่ยวกับตำแหน่งหรือกระบวนการสรรหา หรือแม้แต่อำนวยความสะดวกในการเริ่มงาน

ตอนนี้คุณทราบแล้วว่าแอปพลิเคชัน NLP มีประสิทธิภาพเพียงใด คุณอาจต้องการลองใช้ด้วยตัวคุณเอง รับประโยชน์จากการทดลองใช้ฟรี 14 วันของเรา และทดสอบโซลูชัน AI เชิงสนทนาของเราสำหรับธุรกิจของคุณ

ตรวจสอบบทความที่คล้ายกันของเรา